摘要：FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割问题。 本文分享自华为云社区《全卷积网络（FCN）实战：使用FCN实现语义分割》，作者： AI浩。 FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN ...

NaN 计算softmax loss时要用numeric robust 的计算方式. softmax与 loss可能要分开计算. 得到前者的计算方式可以是常规方法. 但计算后者时要注意无穷大和 ...

逻辑回归 logistic regression 逻辑回归是线性的二分类模型 （与线性回归的区别：线性回归是回归问题，而逻辑回归是线性回归+激活函数sigmoid=分类问题） 模型表达式： ...

图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类。 图像语义分割，从FCN把深度学习引入这个任务，一个通用的框架事：前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map，后端使用CRF条件随机场/MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出，最后得到一个精细的分割图 ...

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 1 问题描述 本文是将CNN应用到语义分割任务并得到显著结果的开山之作。以往的用于语义分割的CNN，是对候选区域进行特征提取，不能达到像素级别的精度。本文设计了FCN ...

转载自：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1411.4038v1.pdf 背景 ...

FCN特点 1.卷积化 即是将普通的分类网络丢弃全连接层，换上对应的卷积层即可 2.上采样 方法是双线性上采样差 此处的上采样即是反卷积 3.因为如果将全卷积之后的结果直接上采样得到的结果是很粗糙的， 所以作者将不同池化层的结果进行上采样之后来优化输出 3.跳跃 ...

w=[] for i in range(14): w1=[] for j in range(14): ...